Sí, por supuesto.
Realice la tradicional prueba z.
Del ejemplo, x = 11, μ = 10.8, σ = 2.38, n = 500.
El valor del estadístico de prueba = z = (x- μ) / [σ / sqrt (n)] = (11–10.8) / (2.38 / sqrt (500)) = 0.2 / 0.1064 = 1.879 = 1.88 (aprox).
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Ahora, el umbral típico para decidir si rechazar o aceptar la hipótesis nula es encontrar el valor p, y si p <0.05, rechazamos la hipótesis nula.
Hipótesis nula: la muestra es de la población con los parámetros dados.
Hipótesis alternativa: la muestra NO es de la población con los parámetros dados.
Para una población muy grande, es una suposición conveniente que siga la distribución normal. Para la prueba z, normalizamos todas las observaciones y las comparamos con las observaciones de una distribución normal estándar, denotada por N (0,1), es decir, media 0 y estándar. 1)
De las tablas de cuantiles, etc. para N (0,1), vemos que [μ-1.96, μ + 1.96] es decir [-1.96,1.96] es la región en la que podemos decir con un 95% de certeza que la observación es de N (0,1).
El valor del estadístico de prueba dado es 1.88 y 1.88 <1.96, por lo tanto, está dentro de estos límites.
Por lo tanto, la muestra es de la población con los parámetros dados.
